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金融监管总局、科技部等部门联合召开科技保险交流推进会,要求聚焦国家重大科技任务和科技型中小企业扩大保险覆盖面,围绕科技研发到产业化全链条优化保险产品,将风险相关环节嵌入企业创新流程。会议明确保险机构需多方面加强自身建设,保险资金要通过多种方式投早、投小、投长期、投硬科技,相关部门要强化协调,统筹支持创新与资金安全管理,营造良好发展环境。
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本田在近期媒体沟通会上明确将采用 Momenta 的高阶智驾方案,相关技术从 2027 年上市的车型开始陆续导入,Momenta 是本田此次展示的中国技术合作伙伴中唯一的高阶智驾供应商。双方合作以中国市场为起点,依托 Momenta 的 R7 世界模型等技术支撑,未来有望延伸至本田更多全球车型,探索从 L2 级高阶辅助驾驶向 L3 级有条件自动驾驶的升级。目前 Momenta 已与多家国际头部主机厂达成合作,智能驾驶系统搭载量突破 120 万台,在第三方城市 NOA 供应商市场份额达 65%,其智驾方案已在十余个国家和地区落地,正通过「在中国打磨技术,依托全球车企产品体系走向世界」的路径拓展业务。
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上交所向新华传媒下发涉及该上市公司股价波动事项的监管工作函。
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微软 CEO 萨提亚・纳德拉在节目中披露了 Cowork 和 Excel 智能体在自身日常工作中的用途,他会用相关模型追踪美国证券交易委员会文件、分析电子表格,尤其看重 Excel 智能体的因果推理能力,借助其持续评估微软的投入资本回报率。纳德拉还介绍微软现有 AI 系统已实现两项重要进展,一是具备深入分析既有模型的能力,形成了能力强大的 Excel 内部循环,可依托推理完成复杂分析,能基于已有表格快速生成不同情景的工作表,可直接应用于企业工作流程创造价值。二是能够将企业环境与全球环境结合,可汇集外部 SEC 文件与内部分析,实现各层级资本回报率的实时查看。
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中信证券公告,公司董事长张佑君因到龄退休辞任,总经理邹迎光因工作调整辞任。董事会选举邹迎光为董事长、法定代表人,并在总经理空缺期间由其代为履行总经理职责。
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中际旭创公告实施 2026 年半年度 A 股权益分派,以剔除回购专户股份后的 11.10 亿股 A 股总股本为基数,向全体股东每 10 股派发现金红利 12 元(含税),合计派现 13.31 亿元(含税),股权登记日为 2026 年 10 月 9 日,除权除息日为 2026 年 10 月 12 日。
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渤海租赁公告,其控股子公司 Avolon 下属子公司拟向 LAC Ireland1 出售 33 架附带租约的飞机租赁资产,交易市场价格约 16.09 亿美元,折合人民币约 109.24 亿元,本次交易可优化公司飞机资产结构、保持租赁机队年轻化,预计 2027 年 3 月 31 日前完成交割。
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《意见》指出要推动金融机构转变传统重资产重抵押的融资支持理念,着力解决轻资产企业融资难题,增强服务业金融产品针对性有效性,提升服务业经营主体金融服务触达率,加快构建适配服务业高质量发展的金融服务体系,为服务业扩能提质提供金融支撑。《意见》强调要构建多层次组织服务体系,加大生产性服务业金融支持力度,提升相关领域发展能级,提高生活性服务业金融服务水平,促进相关行业高质量发展,做强做优金融服务业,完善配套服务,加强金融消费和投资权益保护。
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针对机器人家庭应用仿真环境构建中,现有智能体文生 3D 速度慢、参数化图生 3D 物理合规性差,且两类方法均无法生成符合真实人居场景动态变化特性的多样化布局的痛点,港大戴勃团队提出 SceneMosaic 方案。该方案将场景视作由独立局部拼片组成的马赛克,分场景重建结构化、智能体布局演化、多样性场景组合三阶段实现,可快速生成大量物理合规、语义合理且保持场景功能连贯性的多样化仿真场景。实验显示其语义质量与最优基线持平,物理违规率大幅降低,生成单变体场景仅需 0.03 小时,相比现有方法提速数十倍,多样性表现远超传统扰动采样方式,目前仅支持单房间尺度生成,后续将向住宅级大规模仿真环境构建方向拓展,项目已开源。
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上海证券交易所和中证指数有限公司将于 2026 年 10 月 9 日正式发布上证光伏科创领先指数,该指数从科创板和上证主板上市公司中选取 40 只研发水平高、成长性好的光伏领域上市公司证券作为样本,同时提升科创板样本权重,反映相关板块中光伏领域上市公司证券的整体表现,为市场提供更丰富的投资标的。
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荣耀在北京举办 Magic9 系列新品发布会,市场反馈亮眼。荣耀 CEO 李健透露,Magic9 系列开售半小时,电商全平台销售同比上代旗舰系列增长 194%。
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针对现有音视频交互多为音视频问答、缺乏无需文本 / ASR 转写的原生音视频对话能力的问题,相关研究提出 OmniVChat 原生音视频对话框架,通过多智能体数据引擎 OmniVChat-Studio 合成带参考回复与评分标准的单轮、多轮原生音视频对话数据,构建覆盖 5 大能力类别的 2800 条评测基准 OmniVChat-Bench,将分层评分标准转化为强化学习奖励设计 OmniVChat-RL,基于合成数据训练模型。实验证明,仅用合成对话做强化学习,模型在完全未参与训练的真人真实交互数据集上的表现也得到显著提升,验证了经严格设计的合成数据可有效训练面向现实场景的原生音视频对话模型。
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